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Artificial Intelligence and Postoperative Acute Kidney Injury

2021年1月8日 更新者:Hyung-Chul Lee、Seoul National University Hospital

Development and Prospective Validation of an Artificial Intelligence Model to Predict Postoperative Acute Kidney Injury

The main objective of this study is to develop and validate an artificial intelligence model that predicts postoperative acute kidney injury.

研究概览

详细说明

Postoperative acute kidney injury is known to increase the length of hospital stay and healthcare cost. A lot of risk prediction models have been developed for identifying patients at increased risk of postoperative acute kidney injury. Recent advances in artificial intelligence make it possible to manage and analyze big data. Prediction model using an artificial intelligence and large-scale data can improve the accuracy of prediction performance. Furthermore, the use of an artificial intelligence may be a useful adjuvant tool in making clinical decisions or real-time prediction if it is integrated into the electrical medical record systems. However, before implementing an artificial intelligence model into the clinical setting, prospective evaluation of an artificial intelligence model's real performance is essential. However, to our knowledge, there was no artificial intelligence model for prediction of postoperative acute kidney injury, which was prospectively evaluated. Therefore, we aimed to develop an artificial intelligence model which predicts postoperative acute kidney injury and evaluate the model's performance prospectively.

研究类型

观察性的

注册 (预期的)

2000

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习地点

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

18年 及以上 (成人、年长者)

接受健康志愿者

不适用

有资格学习的性别

全部

取样方法

非概率样本

研究人群

Adults patients undergoing non-cardiac surgery

描述

Inclusion Criteria:

  • Adults patients undergoing non-cardiac surgery

Exclusion Criteria:

  • Age under 18 years
  • Surgery duration < 1 hour
  • Transplantation surgery
  • Nephrectomy
  • Cardiac surgery
  • Patients who had severe kidney dysfunction preoperatively as follows:
  • Serum creatinine ≥ 4 mg/dl
  • Estimated glomerular filtration rate <15 ml/min/1.73m2
  • History of renal replacement therapy
  • Patients who had no results of preoperative or postoperative serum creatinine

学习计划

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的?

设计细节

队列和干预

团体/队列
干预/治疗
AI_AKI
Adults patients undergoing non-cardiac surgery
The performance of an artificial intelligence model to predict postoperative acute kidney injury will be tested prospectively.

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
the incidence of postoperative acute kidney injury
大体时间:during the postoperative seven days
postoperative acute kidney injury (diagnosed by KDIGO criteria using peak serum creatinine level) included all acute kidney injury events regardless of acute kidney injury severity
during the postoperative seven days

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (预期的)

2021年3月1日

初级完成 (预期的)

2021年5月31日

研究完成 (预期的)

2022年2月1日

研究注册日期

首次提交

2021年1月8日

首先提交符合 QC 标准的

2021年1月8日

首次发布 (实际的)

2021年1月12日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2021年1月12日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2021年1月8日

最后验证

2021年1月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • 2012-069-1180

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

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